一种利用大语言模型构建医用加速器质控知识库的系统,包括采集模块、二段式预处理模块、异常值检测模块、大语言训练模块、知识图谱模块和知识库索引及查询模块。本技术通过多渠道采集医用加速器相关数据,能够涵盖医用加速器从设备性能、故障到质控等多方面的信息,使构建的知识库具有全面性。并采用对数据进行智能筛选和分层处理,有助于更精准地处理不同状态的数据;且预设定规则集包括设备参数范围规则、数据格式和完整性规则、数据频率规则和历史数据统计规律规则等,全面考虑了医用加速器数据的各种特性,有助于提高数据筛选和分块的准确性,能够更好地适应医用加速器数据的复杂性和专业性。
背景技术
医用加速器是一种利用高能射线(如光子、电子、质子或重离子)进行放射治疗的设备。将这些高能射线定向照射到肿瘤组织上,以破坏癌细胞的DNA,从而抑制肿瘤生长或消灭癌细胞。
医用加速器作为放射治疗的重要设备,其质量控制直接关系到患者治疗的安全性和有效性。传统质控方法依赖人工检查与记录,存在工作量大、易出错、知识传承困难等问题。随着大数据和人工智能技术的发展,尤其是大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,为医用加速器质控提供了新的解决方案。然而,目前尚未有专门针对医用加速器质控领域的大语言模型知识库。
实现思路